[PCL]ApproximateVoxelGrid

最近在做图像方面的开发,需要对软件开发平台进行配置,我查找了关于这些方面的内容,由于软件版本很多,每个人的开发平台又不一样所以在对平台进行搭建过程中遇到了很多问题,下面我将我搭建平台的流程做一个记录.在这个过程中我参考了两篇比较好的博客: 浅墨关于opencv开发环境的搭建:http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/19809337 邹宇华关于pcl中openni的使用:http://blog.csdn.net/chenyusiyuan/a

前言 Point Cloud Library (PCL)是一个功能强大的开源C++库,如果能够使用好PCL将会对我们在LiDAR数据处理领域的研究产生巨大帮助.LiDAR技术经过几十年的发展,目前国内外关于LiDAR点云数据处理的文献已很丰富,但是依然存在硬件上的发展速度大于软件的发展速度.PCL中的算法基于众多的科研人员和程序爱好者的无私贡献才有今天强大的PCL. 博文中,我将针对如何结合PCL和Qt库做一个可视化点云的程序.这部分内容在PCL官网已有几个例子并且都能够很好的使用,而且UI也是

边看电影边配终于配好了,中间出现了一些问题,在网上很难搜到,可能每个人都碰到的不同.摸索了一会终于都解决了,记录在这里,免得又碰到. PCL是什么东西就不在此介绍了. 主要是参考这篇博客做得,不过我后来碰到了一些问题,这篇博客并没有碰到,可能是版本原因吧 http://blog.csdn.net/aptx704610875/article/details/49947049 准备工作: 编译PCL前首先要编译几个PCL依赖的第三方库,主要是下面几个: 1.Boost 1.59.0 Boost有两种

1.apt-get install build-essential cmake cmake-qt-gui 2.sudo add-apt-repository ppa:v-launchpad-jochen-sprickerhof-de/pcl 3.sudo apt-get update 4.sudo apt-get install libpcl-all PCL ubuntu-12.04,布布扣,bubuko.com

在ROS中点云的数据类型 在ROS中表示点云的数据结构有: sensor_msgs::PointCloud      sensor_msgs::PointCloud2     pcl::PointCloud<T> 关于PCL在ros的数据的结构,具体的介绍可查 看            wiki.ros.org/pcl/Overview 关于sensor_msgs::PointCloud2   和  pcl::PointCloud<T>之间的转换使用pcl::fromROSMsg

Ubuntu 我们目前通过PPA支持所有Ubuntu.安装说明如下: sudo add-apt-repository ppa:v-launchpad-jochen-sprickerhof-de / pcl sudo apt-get update sudo apt-get install libpcl-all  Debian 我们目前通过PPA支持Debian稳定系统.安装说明如下: sudo apt-key adv --keyserver keyserver.ubuntu.com --recv-

参考资料: http://www.cnblogs.com/newpanderking/articles/4022322.html VS2010+PCL配置 PCL共有两种安装方式 安全安装版,个人配置版.注:个人配置版需要安装QT. 2.安装PCL 个人笔记本配置: WIN10 64, VS2010. 第一次去官方下载64位版本,安装失败. 第二次改用32位的PCL库可以安装上.但是有一个小问题就是OpenNI 1.3.2无法安装在64位机器上,必须重新安装. 最后的安装框架如下: 其中: Bo

ROS hydro安装指南: http://wiki.ros.org/cn/hydro/Installation/Ubuntu (加ppa源后直接安装) Linux OpenCV安装指南:http://blog.sciencenet.cn/blog-571755-694742.html (从源代码编译) PCL:http://www.pointclouds.org/downloads/linux.html (加ppa后安装) (zz) About PCL Install and CMake ht

关键点又称为感兴趣的点,是低层次视觉通往高层次视觉的捷径,抑或是高层次感知对低层次处理手段的妥协. ——三维视觉关键点检测 1.关键点,线,面 关键点=特征点: 关键线=边缘: 关键面=foreground: 上述三个概念在信息学中几乎占据了统治地位.比如1维的函数(信号),有各种手段去得到某个所谓的关键点,有极值点,拐点...二维的图像,特征点提取算法是标定算法的核心(harris),边缘提取算法更是备受瞩目(canny,LOG.....),当然,对二维的图像也有区域所谓的前景分割算法用于提取